--- title: "システム間のデータ連携の基本｜AI-Ready.jp" url: https://www.ai-ready.jp/guide/data-integration-basics/ description: "システム間のデータ連携は、つなぎ方（ファイル・API・連携ツールなど）を選ぶ前に、どのデータを、どちらが正として、どの頻度で渡すかを決め、コードや項目の意味をそろえることが土台になります。方式の比べ方と手順をまとめました。" updated: 2026-11-12 publisher: "フロレンティナ株式会社" --- 広げる[柱：データ](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/data/)[柱：基盤とセキュリティ](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/infrastructure-security/) # システム間のデータ連携の基本 執筆：[石田誠](https://www.ai-ready.jp/about/authors/#ishida)更新 2026-11-12最終確認 2026-11-12出典 4件[図解 2点](https://www.ai-ready.jp/zukai/) この記事の結論 システム間のデータ連携は、つなぎ方を選ぶ前に「どのデータを、どちらのシステムを正として、どの頻度で渡すか」を決め、コードや項目の意味をそろえることが土台です。そのうえで、業務に合う方式を選び、止まったときの対応まで決めておきます。 自社の「データ」の準備度は？[10問・約3分で確かめる（無料・登録不要）](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) 販売管理と会計、勤怠と給与、問い合わせの管理と顧客の台帳など、会社では複数のシステムが動いています。同じ内容をそれぞれに手で入力していると、手間がかかるだけでなく、数字の食い違いも起きます。この記事では、システム間のデータ連携の考え方と、方式の選び方、進め方を整理します。 この記事でわかること - データ連携で先に決めておくこと（正のデータ・向き・頻度） - ファイル・API・連携ツールなど、方式ごとの特徴 - 止まったときの対応と、個人データを扱うときの注意 ## データ連携で、何がよくなるのですか？ データ連携は、あるシステムのデータを、別のシステムで使えるように受け渡す仕組みのことです。うまく作ると、次のような効果があります。 - **二重の入力が減ります。** 受注を販売管理に入れると、請求や会計にも反映されるようになります。 - **数字が食い違いにくくなります。** 同じデータを元にするため、部署ごとの集計の違いが減ります。 - **AIや分析に使いやすくなります。** データが一か所に集まると、ダッシュボードやAIの検索に使いやすくなります。 経済産業省の「デジタルガバナンス・コード3.0」（2024年9月改訂）も、経営におけるデータの活用とデータの連携の重要性を強調しています。 ## 連携の前に、何を決めればよいですか？ 方式を選ぶ前に、次の4つを決めます。ここが曖昧なまま作り始めると、どちらのデータが正しいのか分からない状態になりやすくなります。 ① **連携するデータ**：どのデータ（取引先、商品、受注、社員など）を、どの項目まで渡すか。 ② **正とするシステム**：同じデータが複数のシステムにある場合に、どれを正しい元とするか。たとえば取引先の情報は販売管理を正とし、会計は受け取るだけにする、といった決め方です。 ③ **向き**：一方向（AからBへ）か、双方向か。双方向は、同時に変更されたときの扱いが難しくなるため、まず一方向で考えます。 ④ **頻度**：すぐに反映する必要があるか、1日1回などまとめての受け渡しで足りるか。 方式を選ぶ前に決める4つのこと 例：取引先の情報 販売管理のシステム正とするシステム 一方向・1日1回 会計のシステム受け取るだけ 決めること - 連携するデータと項目 - 正とするシステム - 向き（一方向か双方向か） - 頻度（すぐか、まとめてか） 双方向は、同時に変更されたときの扱いが難しくなるため、まず一方向で考えます。 ## コードや項目の意味は、なぜそろえる必要があるのですか？ 連携でつまずきやすいのは、技術よりも「データの意味」です。同じ「顧客番号」でも、システムによって桁数や付け方が違うことがあります。「売上日」が受注日なのか出荷日なのかが違えば、連携した後の集計がずれます。 デジタル庁は、行政の情報システムのデータの相互運用性を確保するための「政府相互運用性フレームワーク（GIF）」を示しています。その説明資料は、データの品質を、型・桁・コード値といった形式の面、意味が標準化された内容で保たれているかという意味の面などから捉えています。また、作成者が異なるデータでは同じ意味の情報に違う項目名が付いていることがあり、その不整合を解く仕組みの一つとしてデータ辞書を挙げています。 デジタル庁の「データマネジメント実践ガイドブック（導入編）」も、名前や形式、定義が異なると、システムの間で似た意味の項目が乱立し、ほかのシステムとの連携が難しくなると説明しています。いずれも行政機関向けの資料ですが、企業の中のシステムの連携を考えるときにも参考になります。 | そろえるもの | 内容 | 例 | |---|---|---| | 識別子（ID） | 同じものを指す番号を共通にする、または対応表を作る | 取引先コード、法人番号、社員番号 | | コード値 | 区分の値の付け方をそろえる | 支払方法、商品の分類 | | 項目の意味 | 名前が同じでも意味が違う項目をなくす | 「売上日」は出荷日か請求日か | | 形式 | 日付・金額・文字の形式をそろえる | 日付の書き方、税込か税抜か | 項目の名前・意味・形式を一覧にした「データ辞書」を作っておくと、連携の設計や、後から担当が替わったときの引き継ぎに役立ちます。マスタデータが整っていない場合は、連携の前に整えます（「[マスタデータを整える進め方](https://www.ai-ready.jp/guide/master-data-management/)」参照）。 読みながら、自社の現在地を確かめませんか クイック診断は10問・約3分・登録不要です。7つの柱ごとの目安と、「データ」を含めて次に取り組むことがわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/)[結果の解説（30分・無料）](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) ## どの方式で連携すればよいですか？ 代表的な方式と特徴は次のとおりです。 | 方式 | 仕組み | 向いている場面 | 注意点 | |---|---|---|---| | ファイル連携 | CSVなどのファイルを出力し、相手のシステムで取り込む | 1日1回などのまとめての受け渡し | 取り込みの手作業、ファイルの置き場所の管理 | | API連携 | システムが用意した窓口（API）を通じて、プログラムでやり取りする | すぐの反映、件数が多い連携 | 相手のAPIの仕様の変更、開発と保守の体制 | | 連携ツール（iPaaS） | クラウドの連携サービスで、複数のサービスをつなぐ | クラウドのサービス同士の連携 | 利用料、ツールへの依存、権限の管理 | | データベースの直接参照 | 相手のデータベースを直接読む | 社内で管理する同じ基盤のシステム | 相手のシステムの変更の影響を受けやすい | | RPA | 画面の操作を自動で再現する | APIがなく、ファイルも出せないシステム | 画面の変更で止まりやすい | どれか一つが優れているわけではなく、データの量・反映の速さ・自社で保守できるかで選びます。APIの考え方は「[AIと社内システムをAPIでつなぐ基本](https://www.ai-ready.jp/guide/api-integration-basics/)」で詳しく扱っています。 連携の方式は、業務に合わせて選びます - **1日1回などのまとめての受け渡し**：ファイル連携（CSVなど） - **すぐの反映・件数が多い**：API連携 - **クラウドのサービス同士**：連携ツール（iPaaS） - **APIがなく、ファイルも出せない**：RPA（画面の変更で止まりやすい点に注意） どれか一つが優れているわけではなく、データの量・反映の速さ・自社で保守できるかで選びます。 ## どのような手順で進めればよいですか？ ① **手作業の受け渡しを書き出します。** いま、どのデータを、誰が、どのシステムからどのシステムへ、どの頻度で移しているかを一覧にします。「[社内データの棚卸しの進め方](https://www.ai-ready.jp/guide/data-inventory/)」の結果も使えます。 ② **効果の大きいものから選びます。** 手間が大きい、誤りが起きやすい、すぐに反映したい、といった連携から優先します。 ③ **データの意味をそろえます。** 正とするシステム、識別子、コード、項目の意味を決め、データ辞書に書きます。 ④ **方式を選び、小さく試します。** 一つの連携を、本番と同じデータの一部で試し、件数や金額が合うかを確かめます。 ⑤ **止まったときの対応を決めます。** 連携の失敗をどう知らせるか、誰が確かめて直すか、直すまでの間の業務をどうするかを決めます。 ⑥ **記録を残し、定期的に点検します。** 連携の一覧（何を、どこからどこへ、どの方式で、担当は誰か）を作り、相手のシステムの更新のたびに影響を確かめます。 ## 気をつけることはありますか？ ### 止まったことに気づける仕組みにします 連携は、相手のシステムの更新、項目の追加、通信の失敗などで止まることがあります。止まったことに気づかないと、データがずれたまま業務が進みます。エラーの通知の送り先、件数や合計を突き合わせる点検、記録（ログ）の保管を決めておきます。 ### 権限は必要な範囲に絞ります 連携のために使うアカウントや鍵には、必要なデータと操作だけを許します。担当者個人のアカウントで連携を作ると、異動や退職のときに止まったり、権限が残ったりします。連携専用のアカウントを用意し、管理の台帳に載せておきます（「[アカウントと権限の管理の基本](https://www.ai-ready.jp/guide/access-management-basics/)」参照）。 ### 個人データを渡すときの確認 連携で個人データを扱う場合は、個人情報保護法の観点も確かめます。たとえば、個人データの取扱いの全部または一部を外部に委託する場合、個人情報保護委員会のガイドラインは、委託先に対する必要かつ適切な監督（委託先の選定、契約の締結、取扱いの状況の把握）を求めています。取引先にデータを渡す場合に、委託にあたるのか第三者への提供にあたるのかで必要な対応が変わるため、判断に迷うときは専門家に確かめてください。 ### 連携が増えすぎないようにします システムを1対1でつなぐ連携を重ねていくと、全体の関係が分かりにくくなります。連携の一覧を作り、データを一か所に集めてから各システムに配る形（データ基盤）にまとめるかを、連携が増えてきた段階で検討します。 ## チェックリスト ## 関連するひな形・ガイド・用語 ひな形 - [社内データの棚卸し表](https://www.ai-ready.jp/templates/data-inventory-sheet/) ガイド - [AIと社内システムをAPIでつなぐ基本：仕組み・手順・安全の確かめ方](https://www.ai-ready.jp/guide/api-integration-basics/) - [マスタデータを整える進め方](https://www.ai-ready.jp/guide/master-data-management/) - [社内データの棚卸しの進め方](https://www.ai-ready.jp/guide/data-inventory/) - [データの品質を高める手順](https://www.ai-ready.jp/guide/data-quality-improvement/) - [SaaSの管理と棚卸しの進め方](https://www.ai-ready.jp/guide/saas-management/) - [アカウントと権限の管理の基本](https://www.ai-ready.jp/guide/access-management-basics/) - [BI・ダッシュボードの始め方](https://www.ai-ready.jp/guide/bi-dashboard-basics/) 用語 - [データ連携](https://www.ai-ready.jp/glossary/data-integration/) - [API](https://www.ai-ready.jp/glossary/api/) - [iPaaS](https://www.ai-ready.jp/glossary/ipaas/) - [マスタデータ](https://www.ai-ready.jp/glossary/master-data/) ## よくあるご質問 QCSVファイルでの連携は、古いやり方ですか？ A古いかどうかより、業務に合うかで選びます。1日1回のまとめての受け渡しで足りる業務なら、CSVファイルでの連携は分かりやすく、費用も抑えやすい方式です。すぐに反映したい、件数が多く手作業が負担になる、といった場合は、APIや連携ツールを検討します。 Q連携を作ったら、あとは放っておいてよいですか？ A連携は、相手のシステムの更新や項目の変更、通信の失敗などで止まることがあります。止まったときに誰が気づき、誰が直すかを決め、エラーの通知や記録を確かめる担当を置いておくと、気づかないままデータがずれる事態を防げます。 Q取引先のシステムとデータを連携するときの注意は？ A渡すデータの範囲、使い道、保管と削除、事故のときの連絡を、契約や取り決めで明確にしておきます。個人データを含む場合は、個人情報保護法上、委託にあたるのか第三者への提供にあたるのかで必要な対応が変わるため、専門家にも確かめてください。 ## この記事に出てくる用語 - [データ連携](https://www.ai-ready.jp/glossary/data-integration/) - [API](https://www.ai-ready.jp/glossary/api/) - [個人データ](https://www.ai-ready.jp/glossary/personal-data/) - [ダッシュボード](https://www.ai-ready.jp/glossary/dashboard/) - [デジタルガバナンス・コード](https://www.ai-ready.jp/glossary/digital-governance-code/) - [分類（機械学習）](https://www.ai-ready.jp/glossary/classification/) - [マスタデータ](https://www.ai-ready.jp/glossary/master-data/) - [iPaaS](https://www.ai-ready.jp/glossary/ipaas/) - [クラウド](https://www.ai-ready.jp/glossary/cloud/) - [RPA](https://www.ai-ready.jp/glossary/rpa/) - [ログ](https://www.ai-ready.jp/glossary/log/) - [個人情報保護法](https://www.ai-ready.jp/glossary/personal-information-protection-act/) - [個人情報保護委員会](https://www.ai-ready.jp/glossary/personal-information-protection-commission/) - [データ基盤](https://www.ai-ready.jp/glossary/data-platform/) - [SaaS](https://www.ai-ready.jp/glossary/saas/) - [BI（ビジネスインテリジェンス）](https://www.ai-ready.jp/glossary/business-intelligence/) ## 「データ」のほかの記事 [この柱の解説 →](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/data/) [広げる／データAIに使うデータの整え方：所在・置き場所・権限・品質・責任者石田誠2026-10-26](https://www.ai-ready.jp/guide/data-preparation-for-ai/)[広げる／データBI・ダッシュボードの始め方石田誠2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/guide/bi-dashboard-basics/)[はじめる／データExcelのデータを、AIで使える形に整える桐谷彰人2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/guide/excel-data-cleanup/) ## 出典 1. [デジタル庁「GIF（Government Interoperability Framework）政府相互運用性フレームワーク説明資料」（2025年3月25日）](https://www.digital.go.jp/assets/contents/node/basic_page/field_ref_resources/c1bdb4a2-850f-48ec-a938-a8369f820ac1/d47def21/20250325_policies_development_management_outline_03.pdf) 2. [デジタル庁「データマネジメント実践ガイドブック（導入編）」DS-465-1（2022年3月31日）](https://www.digital.go.jp/assets/contents/node/basic_page/field_ref_resources/890e5d96-d63c-4b77-bd3e-cc89487393e3/246b0262/data_strategy_gif_465-1_guidebook_datamanagement_intro.docx) 3. [経済産業省「デジタルガバナンス・コード3.0～DX経営による企業価値向上に向けて～」を策定しました（2024年9月19日）](https://www.meti.go.jp/press/2024/09/20240919001/20240919001.html) 4. [個人情報保護委員会「個人情報の保護に関する法律についてのガイドライン（通則編）」（平成28年11月、令和8年6月一部改正）](https://www.ppc.go.jp/personalinfo/legal/guidelines_tsusoku/) 最終確認日：2026-11-12 ## 次の一歩 [測るAI-Ready診断（無料）いまの準備状況を、7つの柱で確かめられます。](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/) [相談する結果の解説（30分・無料）診断の結果をもとに、オンラインでご説明します。](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) [窓口ご相談のお申し込み経営・M&A・事業承継・上場・バリューアップはフロレンティナ、AIの導入・開発・データ・セキュリティ・研修はアメリア・テクノロジーがお受けします。](https://www.ai-ready.jp/consult/apply/) 目次 1. データ連携で、何がよくなるのですか？ 2. 連携の前に、何を決めればよいですか？ 3. コードや項目の意味は、なぜそろえる必要があるのですか？ 4. どの方式で連携すればよいですか？ 5. どのような手順で進めればよいですか？ 6. 気をつけることはありますか？ 7. チェックリスト 8. よくあるご質問 この記事が扱う柱 主に「データ」、あわせて「基盤とセキュリティ」 [データの解説](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/data/)[基盤とセキュリティの解説](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/infrastructure-security/) 自社の準備度を確かめる 10問・約3分・登録不要。7つの柱ごとの目安がわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) --- 出典：フロレンティナ株式会社「システム間のデータ連携の基本｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/guide/data-integration-basics/